تقسیم بندی حلقه های بدون ساختار برای مدل های اجزای محدود با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی

در این مقاله استفاده از شبکه های عصبی در تقسیم کردن حلقه های توافقی بدون ساختار جهت پردازش موازی و صریح اجزا محدود با گام های زمانی مورد بحث قرار می گیرد. مفهوم شبکه عصبی میدان میانگین بازپخت و استفاده آن در یافتن حل تقریبی برای مسایل بهینه سازی ترکیباتی بررسی می شود. کاربرد شبکه عصبی میدان میانگین بازپخت جهت تقسیم کردن حلقه های اجزا محدود بیان می شود. این تقسیم بندی بر پایه روش دو پاره سازی متوالی بنا نهاده شده است. روش نگاشت مساله دو پاره سازی حلقه ها به یک شبکه عصبی با ساختار بازخور بیان می شود. استفاده از یک شبکه عصبی تربیت شده انتشار برگشتی که تعداد اجزا مثلثی تولید شده در هر یک از اجزا مثلثی حلقه درشت بعد از حلقه بندی مجدد را پیش بینی می نماید ارایه می شود که این پیش بینی جهت تقسیم بندی یک حلقه درشت اولیه با تعداد اجزا کم مورد استفاده قرار می گیرد. کیفیت پاسخ و زمان همگرایی جواب به همراه یک مثال ارایه می شوند.